Výsledky vyhledávání - "JavaScript malicious code"

  • Zobrazuji výsledky 1 - 6 z 6
Upřesnit hledání
  1. 1

    JACLNet:Application of adaptive code length network in JavaScript malicious code detection Autor Zhang, Zhining, Wan, Liang, Chu, Kun, Li, Shusheng, Wei, Haodong, Tang, Lu

    ISSN: 1932-6203, 1932-6203
    Vydáno: United States Public Library of Science 14.12.2022
    Vydáno v PloS one (14.12.2022)
    “…Currently, JavaScript malicious code detection methods are becoming more and more…”
    Získat plný text
    Journal Article
  2. 2

    自编码网络在JavaScript恶意代码检测中的应用研究 Autor 龙廷艳, 万良, 丁红卫

    ISSN: 1673-9418
    Vydáno: 贵州大学 计算机软件与理论研究所,贵阳 550025 01.12.2019
    Vydáno v 计算机科学与探索 (01.12.2019)
    “…TP391; 针对传统机器学习特征提取方法很难发掘JavaScript恶意代码深层次本质特征的问题,提出基于堆栈式稀疏降噪自编码网络(sSDAN)的JavaScript恶意代码检测方法.首先…”
    Získat plný text
    Journal Article
  3. 3

    JavaScript Malicious Codes Analysis Based on Naive Bayes Classification Autor Yongle Hao, Hongliang Liang, Daijie Zhang, Qian Zhao, Baojiang Cui

    Vydáno: IEEE 01.11.2014
    “…Given the security threats of JavaScript malicious codes attacks in the Internet environment, this paper presents a method that uses the Naive Bayes classification to analyze JavaScript malicious codes…”
    Získat plný text
    Konferenční příspěvek
  4. 4

    Detection Approach of Malicious JavaScript Code Based on deep learning Autor Zheng, Liyuan, Zhang, Dongcheng, Xie, Xin, Wang, Chen, Hou, Boyuan

    Vydáno: IEEE 26.05.2023
    “…Traditional machine learning methods for detecting JavaScript malicious code have the problems of complex feature extraction process, extensive computation, and difficult detection due to malicious…”
    Získat plný text
    Konferenční příspěvek
  5. 5

    Detecting obfuscated suspicious JavaScript based on collaborative training Autor Wu, Hongcheng, Qin, Sujuan

    ISSN: 2576-7828
    Vydáno: IEEE 01.10.2017
    “…In the field of JavaScript malicious code detection, there has been a lot of research and application of machine learning methods…”
    Získat plný text
    Konferenční příspěvek
  6. 6

    A Practical Guide for Detecting the Java Script-Based Malware Using Hidden Markov Models and Linear Classifiers Autor Cosovan, Doina, Benchea, Razvan, Gavrilut, Dragos

    ISBN: 9781479984473, 1479984477
    Vydáno: IEEE 01.09.2014
    “… In this paper we propose various methods for detecting Java Script-based attack vectors. For achieving our goal we first need to fight metamorphism techniques usually used in Java Script malicious code, which are by…”
    Získat plný text
    Konferenční příspěvek